2상유동-생산감퇴곡선분석법에 기반한 비주얼 통계적-생산감퇴곡선분석모델 개발 및 응용

Abstract

본 연구에서는 생산유정의 향후 생산성을 예측하는 기법인 일반 생산감퇴곡선분석기법을 기반으로한 비주얼 2상유동-생산감퇴곡선분석통합모델을 개발하였다. 본 모델은 생산초기의 천이영역 자료를 이용한 투과도와 유정손상지수 등의 저류층 특성을 규명할 수 있는 표준감퇴곡선분석기법 모듈과, 생산후반의 자료를 이용하여 신뢰도가 높은 생산성 예측을 할 수 있는 통계적-생산감퇴곡선분석기법모듈 및 물이 다량 생산되는 유정의 생산성 분석을 위해 물-오일 2상유동에 기반한 생산감퇴곡선분석모듈로 구성되어있다. 상기의 각 모듈을 통합하여 현장에서의 사용자 친화적 생산감퇴곡선분석을 위한 비주얼 통합모델을 개발하였다. 여기에는 사용자 편의를 위해 비주얼 화면에서 마우스 드래그를 통한 자료의 재선택과 재분석 기능을 포함함으로서 자료의 일부구간만도 분석이 가능할 수 있도록 하였다. 본 모델의 타당성 검증을 위해 물이 다량 생산되는 인도네시아 SES 생산유전의 생산자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 장기간 생산이 지속된 유정에 대한 분석 결과, 생산이 장기화 될수록 생산량의 변동폭이 커져서 예측시 결정론적 결과의 불확실성이 증가하는데, 통계적-생산감퇴곡선분석모듈을 이용함으로서 결정론적 최적값에 최대, 최소값까지 제시하게 되어 보다 신뢰성 있는 분석이 가능할 수 있었다. 수공법이 진행 중에 있는 유정에 대한 분석에서는 기존의 일반 생산감퇴곡선기법의 경우 수공법으로 인하여 회수가 증진된 생산자료를 고려하지 않아 생산량이 과소평가되는 결과를 보였으나, 2상유동에 기반한 생산감퇴곡선분석에서는 수공법에 의해 회수가 증진된 생산자료가 고려되지 않았음에도 실제 생산자료와 유사한 거동을 보임을 확인할 수 있었다.; In this study, we have developed visual integrated model for two phase decline curve analysis based on conventional decline curve analysis method for the prediction of the future productivity of production well. This model is composed of three modules. First one is a decline type curve module that can analyze reservoir characteristics such as permeability, skin factor et al. using transient production data. The second is statistical-decline curve module which is able to predict productivity with high confidence level by using production data in depletion stage. The third one is the decline curve module based on oil-water two phase flow in order to predict production performances for the well showing high WOR. With the utilization of afore-mentioned modules, we have developed a user-friendly visual model for the integrated decline curve analysis. The model includes a convenient function of mouse dragged selection of partial set of data on screen view. In order to validate the developed model, we have performed the decline curve analysis for production data containing large amount of water in SES producing oil field, Indonesia. In the case of a producing well with long production period, the validation in production performance becomes larger and hence the degree of uncertainty in deterministic prediction becomes also greater. The model in this study adapted statistical method into conventional decline curve analysis and as a result, the more reliable prediction could be obtained by providing minimum and maximum values together with the deterministic value. In the analysis of the well producing large amount of water in waterflooded reservoir, the result of conventional decline curve analysis yields lower estimate in production since the enhanced production data by waterflooding is not considered. However, the result of decline curve analysis based on two-phase flow shows relatively excellent producing performances even though the enhanced production data is not included in the analysis.